MIF_E31211961/visualisasi/index.html

122 lines
7.2 KiB
HTML

<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<!-- Required meta tags -->
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.2/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"
integrity="sha384-EVSTQN3/azprG1Anm3QDgpJLIm9Nao0Yz1ztcQTwFspd3yD65VohhpuuCOmLASjC" crossorigin="anonymous">
<link rel="stylesheet" href="style.css">
<title>Analisis Sentimen Partai</title>
</head>
<body>
<nav class="navbar">
<div>
<img src="polije.png" alt="Left Logo">
</div>
<div class="navbar-brand text-white mb-2">
Analisis Sentimen Partai Politik<br>
Menggunakan Naive Bayes <br>―――――――――――――――――――――
<br>Tugas Akhir Rizqi Nur Andi Putra Manajemen Informatika
</div>
<br>
<div style="display: flex; align-items: center;">
<a href="#"><img src="mif.png" alt="Right Logo"></a>
</div>
</nav>
<br><br>
<div class="iframe-container">
<iframe title="skripsi_fix" width="600" height="373.5"
src="https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiMDI0OTQ5NDktODEyNy00Y2UzLWJlMWItMzI0YThhYTk2MjEyIiwidCI6IjUyNjNjYzgxLTU5MTItNDJjNC1hYmMxLWQwZjFiNjY4YjUzMCIsImMiOjEwfQ%3D%3D"
frameborder="0" allowFullScreen="true"></iframe>
</div>
<div class="container mt-5">
<div class="row justify-content-center">
<div class="col-md-8">
<div class="card bg-light rounded">
<div class="card-body">
<br>
<p>
Dalam menganalisis sentimen, saya menggunakan 1900 data yang saya kumpulkan melalui teknik
web
scraping dari Twitter, dengan menggunakan JavaScript. Saya memanfaatkan fitur pencarian di
Twitter, yang terintegrasi dalam sebuah program Node.js. Data yang saya ambil berkaitan
dengan
kata kunci 'partai', dan saya mengumpulkannya mulai dari tanggal 1 Februari 2024 hingga 14
Februari 2024. Saya merasa periode ini sangat tepat karena bersamaan dengan masa kampanye
politik dan pemilihan umum, sehingga memberikan gambaran yang cukup representatif.
</p>
<!-- <img src="code_scraping.png" alt="" style="max-width: 100%;"> -->
<p>
Setelah melakukan proses data scraping, dilakukan preprocessing data dan cleaning.
Dari data awal yang berjumlah 1900 entri, saya berhasil menfilter menjadi 1817 entri yang
layak untuk diolah lebih lanjut. Data tersebut Kemudian di labeling secara manual didampingi
oleh Afiatul Muthmainnah S.pd,Gr yaitu guru bahasa Indonesia dari SMAN 1 Kalisat. dengan
data train sejumlah 1305 dan data test yaitu 514 dengan perbandingan 70:30
</p>
<p>
Setelah dilakukan analisis lebih lanjut, ditemukan bahwa data tersebukkan hasil
sentimen yang dominan terhadap partai politik adalah sentimen negatif. jumlah sentimen
negatif mencapai 917 data, sementara sentimen positif sebanyak
383 data, dan sentimen netral sebanyak 517 data. Hal ini juga tergambar dalam diagram
lingkaran (pie chart), yang menunjukkan bahwa persentase sentimen negatif mencapai 50,47%,
diikuti oleh sentimen positif sebesar 21,08%, dan sentimen netral sebesar 28,45%.
</p>
<p>
Setelah melakukan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes, saya menambahkan sebuah
parameter tambahan dalam klasifikasi, yaitu klasifikasi terindikasi buzzer. Di sini, ketika
seorang buzzer melakukan tweet positif atau negatif terhadap partai politik yang telah
diolah dengan menggunakan Naive Bayes lebih dari 4 kali , maka tweet tersebut
dianggap sebagai terindikasi buzzer. Keputusan ini diambil dengan pertimbangan jumlah data
yang tersedia dan hasil dari proses reprocessing data.
</p>
<p>
Berikut adalah word cloud yang menampilkan kata-kata yang sering muncul dalam data.yang
terbagi dalam 3 kategori yaitu positif, negatif, dan netral.s
</p>
<img src="wordcloud_negatif.png" alt="" class="img-fluid">
<img src="wordcloud_netral.png" alt="" class="img-fluid">
<img src="wordcloud_positif.png" alt="" class="img-fluid">
<br>
<br>
<p>
Hasil klasifikasi terindikasi buzzer dapat dilihat dalam diagram batang (bar chart). Dari
hasil tersebut, terlihat bahwa jumlah tweet yang terindikasi sebagai buzzer, baik positif
maupun negatif, relatif sedikit dibandingkan dengan jumlah tweet yang bukan dari buzzer.
Dari kesimpulan ini, dapat disimpulkan bahwa data yang terindikasi sebagai buzzer tidak
cukup signifikan untuk mengubah sentimen yang sudah ada.
</p>
<p>
dan Untuk visualisasi data terakhir menggunakan line chart, kita dapat memperlihatkan
bagaimana pergerakan sentimen setiap harinya. Ini memungkinkan untuk memantau secara visual
perubahan sentimen dari waktu ke waktu. Dengan menggunakan line chart, kita dapat melihat
tren apakah sentimen terhadap partai politik mengalami peningkatan, penurunan, atau stabil
dari hari ke hari selama periode waktu yang diteliti.
</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<br>
<footer style="background-color: #E4C59E; color: white; padding: 20px; text-align: center;">
Tugas Akhir &copy; 2024 - Rizqi Nur Andi Putra
</footer>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.2/dist/js/bootstrap.bundle.min.js"
integrity="sha384-MrcW6ZMFYlzcLA8Nl+NtUVF0sA7MsXsP1UyJoMp4YLEuNSfAP+JcXn/tWtIaxVXM"
crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@popperjs/core@2.9.2/dist/umd/popper.min.js"
integrity="sha384-IQsoLXl5PILFhosVNubq5LC7Qb9DXgDA9i+tQ8Zj3iwWAwPtgFTxbJ8NT4GN1R8p"
crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.2/dist/js/bootstrap.min.js"
integrity="sha384-cVKIPhGWiC2Al4u+LWgxfKTRIcfu0JTxR+EQDz/bgldoEyl4H0zUF0QKbrJ0EcQF"
crossorigin="anonymous"></script>
</body>
</html>